自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)目前面臨著不少主要挑戰(zhàn)。

環(huán)境感知方面，在惡劣天氣條件如大霧、大雪、大雨中，以及路況復(fù)雜的路段，傳感器可能無法準(zhǔn)確捕捉周圍信息。

決策制定也有困難，像多車道變道、交通堵塞時(shí)，難以做出正確決策。

安全性是核心挑戰(zhàn)，自動(dòng)駕駛技術(shù)的可靠性和安全性一直是焦點(diǎn)，必須保證不發(fā)生任何事故。

法律法規(guī)方面，自動(dòng)駕駛需遵守相關(guān)法規(guī)，確保使用過程合法合規(guī)。

在預(yù)測(cè)車輛前方道路的制動(dòng)性能上，由于預(yù)測(cè)道路摩擦力較難，可采用機(jī)載或基于云的計(jì)算方法實(shí)時(shí)估算。預(yù)測(cè)行人軌跡也頗具挑戰(zhàn)，人類行動(dòng)的不可預(yù)知性強(qiáng)，但斯坦福大學(xué)、東京大學(xué)等研究的相關(guān)模型可能提供可靠解決方案。

道路上有雜物時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車要經(jīng)歷識(shí)別、分類、了解物品、決定開過、避開或停止這四個(gè)階段，可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、完善數(shù)據(jù)庫等方式應(yīng)對(duì)。

天氣條件也是挑戰(zhàn)，光學(xué)傳感系統(tǒng)在極端天氣下效果不佳，而雷達(dá)敏感度低，或可為其提供解決方案。

新的交通系統(tǒng)需要全新的法律和社會(huì)框架，不同地區(qū)和市場(chǎng)的法律框架建立進(jìn)度不同。

汽車制造商不能單獨(dú)成功，戰(zhàn)略聯(lián)盟是推動(dòng)技術(shù)主流化的必要條件。

車輛數(shù)據(jù)收集需大修，要開發(fā)新的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)架構(gòu)，確保安全和安保。

新的加工需求呼喚量子飛躍，全自動(dòng)駕駛依賴功能冗余，處理平臺(tái)性能需大幅提升。

閉環(huán)系統(tǒng)對(duì)開發(fā)速度至關(guān)重要，有效驗(yàn)證和確認(rèn)需要改進(jìn)車輛測(cè)量設(shè)備等。

此外，自動(dòng)駕駛還面臨成本高昂、公眾接受度低、可能導(dǎo)致就業(yè)崗位消失等問題。